Principales lenguajes y herramientas de ciencia de datos/aprendizaje automático para dominar en 2022

Los ingenieros de datos y los ingenieros de aprendizaje automático están presenciando un fuerte aumento en su demanda y perspectivas de carrera, gracias a la adopción generalizada de Big Data, AI y ML. Las empresas en todos los paralelos de la industria están reclutando ingenieros de datos e ingenieros de ML que dominan múltiples lenguajes de programación y también pueden trabajar con una gran cantidad de diferentes herramientas de ciencia de datos y herramientas de aprendizaje automático.

A medida que crece la demanda de ingenieros de datos e ingenieros de aprendizaje automático, sus perfiles laborales también evolucionan, al igual que los requisitos laborales. Las empresas esperan que los ingenieros de datos y los ingenieros de ML sean programadores expertos que no solo estén al tanto de las últimas tendencias de la industria, sino que también puedan crear productos innovadores utilizando diversas herramientas de ciencia de datos.

Si se pregunta cuáles son estas herramientas y lenguajes de los que hemos estado entusiasmados, lo hemos hecho más fácil para usted: ¡aquí hay una lista de las diez herramientas y lenguajes de programación principales que todo ingeniero de datos e ingeniero de ML debe conocer!

Los 5 principales lenguajes de programación

1. pitón

La inmensa popularidad de Python en la comunidad de desarrollo de software y ciencia de datos no es nada sorprendente. El uso de Python para la ciencia de datos tiene múltiples ventajas, ya que este lenguaje de código abierto de alto nivel es muy dinámico: admite paradigmas de desarrollo orientados a objetos, imperativos, funcionales y de procedimientos.

La mejor parte es que tiene una sintaxis ordenada y simple que lo convierte en el lenguaje ideal para principiantes. Otro gran aspecto del lenguaje es que presenta una amplia gama de bibliotecas y herramientas para ML como Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy y SciPy, por nombrar algunas .

2.C++

C++ es un lenguaje de programación de propósito general que los desarrolladores de todo el mundo utilizan ampliamente para crear aplicaciones sofisticadas y de alto rendimiento. Una extensión del lenguaje C, combina las características de los lenguajes de programación imperativos, orientados a objetos y genéricos. Las dos características fundamentales de C++ son la velocidad y la eficiencia.

C++ le permite obtener un alto nivel de control sobre los recursos y la memoria del sistema. Lo que lo convierte en un lenguaje perfectamente adecuado para Machine Learning son sus repositorios ML bien diseñados: TensorFlow, LightGBM y Turi Create. Además, C++ es flexible en el sentido de que se puede utilizar para crear aplicaciones que se pueden adaptar a múltiples plataformas.

3. Sql

SQL significa lenguaje de consulta estructurado. Es el lenguaje estándar para los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. SQL se utiliza para almacenar, manipular, recuperar y administrar datos en bases de datos relacionales.

SQL se puede incrustar en otros lenguajes mediante el uso de módulos, bibliotecas y precompiladores de SQL. Casi todos los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDMS), como MySQL, MS Access, Oracle, Sybase, Informix, Access, Ingres, Postgres, utilizan SQL como lenguaje de base de datos estándar.

4. JavaScript

JavaScript es uno de los lenguajes de secuencias de comandos web más populares. Es un lenguaje dinámico basado en prototipos, multiparadigma, de un solo subproceso, que admite estilos de programación declarativos, imperativos y orientados a objetos.

Aunque JavaScript se usa ampliamente como lenguaje de secuencias de comandos para páginas web, incluso los entornos que no son de navegador, incluidos Node.js, Apache CouchDB y Adobe Acrobat, usan el lenguaje. JavaScript viene equipado con muchas bibliotecas útiles para entrenar e implementar modelos ML, incluidos TensorFlow.js, Brain.js, machinelearn.js, math.js, face-api.js y R-js.

5.Java

Otro lenguaje de programación de propósito general en nuestra lista, Java es un lenguaje orientado a objetos basado en clases que se utiliza para desarrollar software, aplicaciones móviles, aplicaciones web, juegos, servidores web/servidores de aplicaciones y mucho más. Funciona con el concepto WORA (escribir una vez, ejecutar en cualquier lugar): una vez que compila un código en Java, puede ejecutar el código en todas las plataformas compatibles con Java (no es necesario volver a compilarlo).

Hoy en día, los desarrolladores e ingenieros utilizan Java para desarrollar ecosistemas de Big Data. Además, Java tiene una gran cantidad de bibliotecas ML como Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, Deeplearning4j., ELKI, RapidMiner y JSTAT.

Las 5 mejores herramientas

1. AWS

Amazon Web Services (AWS) es una plataforma segura de servicios en la nube desarrollada por Amazon. Ofrece servicios en la nube a pedido a individuos, empresas, corporaciones e incluso al gobierno, en un modelo de pago por uso. AWS proporciona plataformas informáticas en la nube, almacenamiento de bases de datos, entrega de contenido y varias otras funcionalidades para ayudar a las empresas a escalar y expandirse.

Con AWS, puede ejecutar servidores web y de aplicaciones en la nube para alojar sitios web dinámicos; almacene archivos en la nube y acceda a ellos desde cualquier lugar y en cualquier momento; entregue archivos estáticos/dinámicos a cualquier persona en todo el mundo a través de una red de entrega de contenido (CDN) y envíe correos electrónicos a sus clientes de forma masiva.

2. TensorFlow

TensorFlow es una excelente herramienta de aprendizaje automático para sistemas de aprendizaje profundo. Es una biblioteca de software de aprendizaje automático basada en JavaScript de código abierto que se utiliza para entrenar e implementar modelos en Node.js, así como en navegadores. También es una excelente herramienta para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos.

Si bien la biblioteca central permite el desarrollo y la capacitación sin inconvenientes de modelos ML en navegadores, TensorFlow Lite es una biblioteca liviana para implementar modelos en dispositivos móviles e integrados. También está TensorFlow Extended, una plataforma de extremo a extremo que ayuda a preparar datos, entrenar, validar e implementar modelos de ML en grandes entornos de producción.

3. PySpark

PySpark no es más que Python para Spark. Es una fusión del lenguaje de programación Apache Spark y Python. El objetivo principal de PySpark es ayudar a los codificadores a escribir y desarrollar aplicaciones Spark en Python.

Si bien Apache Spark es un marco de computación en clúster de código abierto, Python es un lenguaje de programación de alto nivel y propósito general con una variedad de bibliotecas útiles. Ambos tienen la simplicidad como su característica principal y se pueden usar para aprendizaje automático y análisis de transmisión en tiempo real. Por lo tanto, la colaboración está justificada. PySpark es una API de Python para Spark que le permite aprovechar la simplicidad de Python y la velocidad y potencia de Apache Spark para varias aplicaciones de Big Data.

4. colmena

Hive es un software de almacenamiento de datos que se utiliza para procesar datos estructurados en la plataforma Hadoop. Está construido sobre Hadoop y facilita la lectura, escritura y administración de grandes conjuntos de datos almacenados en almacenamiento distribuido mediante SQL.

Esencialmente, Hive es una plataforma utilizada para desarrollar scripts de tipo SQL para operaciones de MapReduce. Tiene tres funciones principales: resumen de datos, consulta y análisis. Hive admite consultas escritas en HiveQL o HQL, un lenguaje similar a SQL declarativo.

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca ML de código abierto para Python. Su diseño está inspirado en las otras principales bibliotecas basadas en Python: NumPy, SciPy y Matplotlib. Viene con varios algoritmos, incluida la máquina de vectores de soporte (SVM), bosques aleatorios, k-vecinos, etc. También contiene una serie de otras herramientas para el aprendizaje automático y el modelado estadístico, como clasificación, regresión, agrupación y reducción de dimensionalidad, selección de modelo y preprocesamiento

De todas las bibliotecas de código abierto, Scikit-Learn tiene la mejor documentación. No solo se usa para construir modelos ML, sino que también se usa ampliamente en las competencias de Kaggle.

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Conclusión

Entonces, esa es nuestra lista de las diez herramientas de ciencia de datos y lenguajes de programación más útiles y populares para ingenieros de datos/ML. Cada herramienta es única de una manera distinta y tiene sus aplicaciones únicas. El truco para aprovechar al máximo estas herramientas es saber qué herramienta/lenguaje usar para cada situación. Si es un principiante, puede utilizar estas herramientas para realizar sus proyectos de aprendizaje automático.

Experimenta con lenguajes de programación y herramientas de ML. Aprende a través de prueba y error. Lo único importante aquí es su voluntad de aprender: si tiene curiosidad por aprender, ¡mejorar sus habilidades ya no es una tarea ardua! Si quiere familiarizarse con las herramientas de aprendizaje automático, obtenga ayuda de mentores de la industria, consulte la Certificación avanzada en aprendizaje automático y nube de IIT-Madras & upGrad.